摘要：如何看待人工智能的本質人工智能的飛速發展又經歷了哪些歷程本文就從技術角度為大家介紹人工智能領域經常提到的幾大概念與發展簡史。一人工智能相關概念人工智能就是讓機器像人一樣的智能會思考是機器學習深度學習在實踐中的應用。

作為近幾年的一大熱詞，人工智能一直是科技圈不可忽視的一大風口。隨著智能硬件的迭代，智能家居產品逐步走進千家萬戶，語音識別、圖像識別等AI相關技術也經歷了階梯式發展。如何看待人工智能的本質？人工智能的飛速發展又經歷了哪些歷程？本文就從技術角度為大家介紹人工智能領域經常提到的幾大概念與AI發展簡史。

一、人工智能相關概念
1、人工智能（Artifical Intelligence, AI)：就是讓機器像人一樣的智能、會思考,
是機器學習、深度學習在實踐中的應用。人工智能更適合理解為一個產業，泛指生產更加智能的軟件和硬件，人工智能實現的方法就是機器學習。

2、數據挖掘：數據挖掘是從大量數據中提取出有效的、新穎的、有潛在作用的、可信的、并能最終被人理解模式(pattern)的非平凡的處理過程。

數據挖掘利用了統計、機器學習、數據庫等技術用于解決問題；數據挖掘不僅僅是統計分析，而是統計分析方法學的延伸和擴展，很多的挖掘算法來源于統計學。

3、機器學習：專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，機器學習是對能通過經驗自動改進的計算機算法的研究。

機器學習是建立在數據挖掘技術之上發展而來，只是數據挖掘領域中的一個新興分支與細分領域，只不過基于大數據技術讓其逐漸成為了當下顯學和主流。它是人工智能的核心，是使計算機具有智能的根本途徑，其應用遍及人工智能的各個領域。

4、深度學習（Deep Learning）：是相對淺層學習而言的，是機器學習研究中的一個新的領域，其動機在于建立、模擬人腦進行分析學習的神經網絡。它模仿人腦的機制來解釋數據，例如圖像，聲音和文本。深度學習的概念源于人工神經網絡的研究。深度學習通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發現數據的分布式特征表示。

到了當下，經過深度學習技術訓練的機器在識別圖像方面已不遜于人類，比如識別貓、識別血液中的癌細胞特征、識別MRI掃描圖片中的腫瘤。在谷歌AlphaGo學習圍棋等等領域，AI已經超越了人類目前水平的極限。

為了方便大家理解，我們將上文提到的四個概念的關系用下圖表示。需要注意的是，圖示展現的只是一種大致的從屬關系，其中數據挖掘與人工智能并不是完全的包含關系。

二、人工智能發展歷史

（圖片來源于網絡）

由圖可以明顯看出Deep Learning從06年崛起之前經歷了兩個低谷，這兩個低谷也將神經網絡的發展分為了幾個不同的階段，下面就分別講述這幾個階段。

1、 第一代神經網絡（1958-1969）

最早的神經網絡的思想起源于1943年的MP人工神經元模型，當時是希望能夠用計算機來模擬人的神經元反應的過程，該模型將神經元簡化為了三個過程：輸入信號線性加權，求和，非線性激活（閾值法）。如下圖所示：

1958年Rosenblatt發明的感知器（perceptron）算法。該算法使用MP模型對輸入的多維數據進行二分類，且能夠使用梯度下降法從訓練樣本中自動學習更新權值。1962年，該方法被證明為能夠收斂，理論與實踐效果引起第一次神經網絡的浪潮。

1、 第二代神經網絡（1986~1998）

第一次打破非線性詛咒的當屬現代Deep Learning大牛Hinton，其在1986年發明了適用于多層感知器（MLP）的BP算法，并采用Sigmoid進行非線性映射，有效解決了非線性分類和學習的問題。該方法引起了神經網絡的第二次熱潮。

1989年，Robert Hecht-Nielsen證明了MLP的萬能逼近定理，即對于任何閉區間內的一個連續函數f，都可以用含有一個隱含層的BP網絡來逼近該定理的發現極大的鼓舞了神經網絡的研究人員。

同年，LeCun發明了卷積神經網絡-LeNet，并將其用于數字識別，且取得了較好的成績，不過當時并沒有引起足夠的注意。

值得強調的是在1989年以后由于沒有特別突出的方法被提出，且神經網絡（NN）一直缺少相應的嚴格的數學理論支持，神經網絡的熱潮漸漸冷淡下去。

1997年，LSTM模型被發明，盡管該模型在序列建模上的特性非常突出，但由于正處于NN的下坡期，也沒有引起足夠的重視。

3、統計學建模的春天（1986~2006）

1986年，決策樹方法被提出，很快ID3，ID4，CART等改進的決策樹方法相繼出現。

1995年，線性SVM被統計學家Vapnik提出。該方法的特點有兩個：由非常完美的數學理論推導而來（統計學與凸優化等），符合人的直觀感受（最大間隔）。不過，最重要的還是該方法在線性分類的問題上取得了當時最好的成績。

1997年，AdaBoost被提出，該方法是PAC（Probably Approximately Correct）理論在機器學習實踐上的代表，也催生了集成方法這一類。該方法通過一系列的弱分類器集成，達到強分類器的效果。

2000年，KernelSVM被提出，核化的SVM通過一種巧妙的方式將原空間線性不可分的問題，通過Kernel映射成高維空間的線性可分問題，成功解決了非線性分類的問題，且分類效果非常好。至此也更加終結了NN時代。

2001年，隨機森林被提出，這是集成方法的另一代表，該方法的理論扎實，比AdaBoost更好的抑制過擬合問題，實際效果也非常不錯。

2001年，一種新的統一框架-圖模型被提出，該方法試圖統一機器學習混亂的方法，如樸素貝葉斯，SVM，隱馬爾可夫模型等，為各種學習方法提供一個統一的描述框架。

4、快速發展期（2006~2012）

2006年，深度學習（DL）元年。是年，Hinton提出了深層網絡訓練中梯度消失問題的解決方案：無監督預訓練對權值進行初始化+有監督訓練微調。其主要思想是先通過自學習的方法學習到訓練數據的結構（自動編碼器），然后在該結構上進行有監督訓練微調。但是由于沒有特別有效的實驗驗證，該論文并沒有引起重視。

2011年，ReLU激活函數被提出，該激活函數能夠有效的抑制梯度消失問題。

2011年，微軟首次將DL應用在語音識別上，取得了重大突破。

5、爆發期（2012~至今）

2012年，Hinton課題組為了證明深度學習的潛力，首次參加ImageNet圖像識別比賽，其通過構建的CNN網絡AlexNet一舉奪得冠軍，且碾壓第二名（SVM方法）的分類性能。也正是由于該比賽，CNN吸引到了眾多研究者的注意。

AlexNet的創新點：

（1）首次采用ReLU激活函數，極大增大收斂速度且從根本上解決了梯度消失問題；

（2）由于ReLU方法可以很好抑制梯度消失問題，AlexNet拋棄了“預訓練+微調”的方法，完全采用有監督訓練。也正因為如此，DL的主流學習方法也因此變為了純粹的有監督學習；

（3）擴展了LeNet5結構，添加Dropout層減小過擬合，LRN層增強泛化能力/減小過擬合；

（4）首次采用GPU對計算進行加速。

結語：作為21世紀最具影響力的技術之一，人工智能不僅僅在下圍棋、數據挖掘這些人類原本不擅長的方面將我們打敗，還在圖像識別、語音識別等等領域向我們發起挑戰。如今，人工智能也在與物聯網、量子計算、云計算等等諸多技術互相融合、進化，以超乎我們想象的速度發展著。而這一切的發生與演變，只用了幾十年的時間……